先のnoteで、Markdown（マークダウン）記法をChatGPTなどの対話型AIで活用する方法を記載しました。
今回の記事では、ChatGPT以外のLLMでも“構造化指示”は武器になるのか、Markdownは本当に有効なのかを公式ガイドの情報を踏まえて検証します。
結論から言うと 多くの大規模言語モデル（LLM）で同様の効果が期待できます。理由と注意点を以下にまとめます。
なぜ他社モデルでも有効なのか
- 学習データにMarkdownが大量
GitHub や技術ブログ由来の # 見出し・- 箇条書き を、主要LLMは「構造シグナル」として学習済み。 - 公式ドキュメントが推奨
Claude 4 や Google Gemini のプロンプト設計ガイドには「ヘッダーやリストでセクションを分けよ」と明記。 - トークン負荷はごく小さい
# や “` は 1トークン前後。メリットに対しコストは 1〜2 % 程度。
2. 主要モデル別のクセとコツ
ChatGPT / GPT-4(o)
- Markdown 完全対応。
- 出力も Markdown が既定なので本シリーズのテクがそのまま使える。
“Markdown headers and lists can be helpful to mark distinct sections of a prompt, and to communicate hierarchy to the model.”
https://platform.openai.com/docs/guides/text?utm_source=chatgpt.com
Google Gemini（Ultra / Pro / Flash）
- Markdown 理解良好。
- 数式は LaTeX をコードブロックで返す傾向 → 図表の指示はシンプルに。
“Specify the output format: … like markdown, JSON, HTML and more.”
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/files
Anthropic Claude 3・4
- Markdown で出力例を示すと高精度に追随。
- 場合により XML タグ指定を好む。
“If Claude provides bullet points, it should use markdown …”
https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts
Meta Llama 3 系（Perplexity など）
- Markdown を模倣するが、無料枠は出力長が短い → 階層を簡潔に。
明示的な Markdown 指定ガイドは未公開。ただし OSS コミュニティの RAG & agent 例では Markdown 形式のテンプレを推奨。
（コミュニティ実装引用省略）
Microsoft Copilot / 業務チャットボット系
- UI が Markdown を HTML へ自動変換するケースあり。
- # がサニタイズされる場合は [H1] タイトル などラベルで代替を。
“Structure instructions in Markdown — Use #, ##, and ### for section headers. Use – for unordered lists …”
ポイント
- 主要 4 社（OpenAI／Google／Anthropic／Microsoft）は公式に Markdown 利用を推奨。
- Markdown を“構造シグナル”として解釈できることがドキュメントで裏付けられている。
3. 品質と処理時間の実測イメージ
- Markdown構造（見出し＋リスト）を与えると
どのモデルも階層を真似た整理された回答を返す割合が大幅アップ。 - 推論時間はトークン増加ぶん +1〜2 % 程度。
しかし再修正が減るため総作業時間は短縮しやすい。
Markdown 記号でトークンは微増するが 再修正が激減 するため、総作業時間はむしろ短縮。
4. うまくいかないときのチェックリスト
- UIが記号を削除していないか
- 代替ラベル [H1] や <section> を使う。
- PDF／Word に変換されるワークフローか
- API なら response_format=”markdown” を明記。
- モデルが前置き文を自動挿入するか
- 出力スニペットを提示し「この構造で続けて」と指示。
前回までの記事
Markdownを味方にする７つの書き方ヒント
▶ https://note.com/sakaiso/n/nb3890abc5397
Markdownの次へ：対話型AIとの対話を「構造化」する思考法
▶ https://note.com/sakaiso/n/n5c14d08b10c1